AI硬件选型必看！瑞芯微RV1126B/RK3562/RK3576/RK3588之NPU性能实测对比

做边缘计算、AI视觉产品，却在瑞芯微一堆芯片里看花眼？RV1126B、RK3562、RK3576、RK3588虽有明面上NPU性能数据，但实测表现到底怎么样？触觉智能就一次性把四款热门芯片的 AI 能力讲清楚，方便开发者直接参考。

测试环境说明

本次测试均基于相同的瑞芯微原厂rknn_yolov5_demo环境，采用统一的 yolov5s-640-640 模型和 640*640 分辨率测试图片。使用的RKNN框架，框架提供完整的 "模型转换-部署-推理" 解决方案。可帮助用户快速地将AI模型部署到Rockchip芯片，整体框架图：

测试demo可关注触觉智能电子发烧友，添加客服134-2385-6106获取。

性能测试

下载Demo

测试前，需先下载rknn_yolov5_demo测试demo，可关注触觉智能公众号，添加客服134-2385-6106获取。下载后传输至开发板根目录即可。

RV1126B NPU性能测试

解压demo并切换目录，命令如下：

root@rv1126b-buildroot:/# unzip rknn_yolov5_demo_Linux.zip root@rv1126b-buildroot:/# cd rknn_yolov5_demo_Linux

执行如下命令运行demo：

root@rv1126b-buildroot:/# chmod a+x rknn_yolov5_demo root@rv1126b-buildroot:/# ./rknn_yolov5_demo ./model/RV1126B/yolov5s-640-640.rknn ./model/bus.jpg

执行完后会得到转换后的模型图片，如下所示：

RV1126B运行结果如下：

分析结果：

首次运行耗时约：26.897000ms

连续运行10次的平均耗时：26.042500ms

帧率估算：约 38.4 FPS (1000ms / 26.042500ms ≈ 38.4)

• RK3562 NPU性能测试

解压demo均可使用此命令：

unzip rknn_yolov5_demo_Linux.zip

完成解压后输入以下命令：

root@linaro-alip:/# cd install/rknn_yolov5_demo_Linux root@linaro-alip:/# chmod a+x rknn_yolov5_demo root@linaro-alip:/# ./rknn_yolov5_demo ./model/RK3562/yolov5s-640-640.rknn ./model/bus.jpg

执行完后会得到转换后的模型图片，与RV1126B图片一致，就不再放了。

RK3562运行结果如下：

分析结果：

首次运行耗时约：66.165000ms

连续运行10次的平均耗时：51.885ms

帧率估算：约19.3FPS (1000ms/51.885ms≈19.3)

RK3576 NPU性能测试

解压demo均可使用此命令：

unzip rknn_yolov5_demo_Linux.zip

完成解压后输入以下命令：

root@linaro-alip:/# cd install/rknn_yolov5_demo_Linux root@linaro-alip:/# chmod a+x rknn_yolov5_demo root@linaro-alip:/mnt/rknn-toolkit2-master/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/install/rknn_yolov5_demo_Linux# ./rknn_yolov5_demo ./model/RK3576/yolov5s-640-640.rknn ./model/bus.jpg

执行完后会得到转换后的模型图片，与RV1126B图片一致就不再放了。

RK3576运行结果如下：

分析结果：

首次运行耗时约：55.395000ms

连续运行10次的平均耗时：23.7342ms

帧率估算：约42.1FPS (1000ms/23.7342ms≈42.1)

RK3588 NPU性能测试

解压demo均可使用此命令：

unzip rknn_yolov5_demo_Linux.zip

完成解压后输入以下命令：

root@linaro-alip:/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo# cd install/rknn_yolov5_demo_Linux/ root@linaro-alip:/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/install/rknn_yolov5_demo_Linux# chmod a+x rknn_yolov5_demo root@linaro-alip:/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/install/rknn_yolov5_demo_Linux# ./rknn_yolov5_demo ./model/RK3588/yolov5s-640-640.rknn ./model/bus.jpg

执行完后会得到转换后的模型图片，与RV1126B图片一致就不再放了。

RK3588运行结果如下：

分析结果：

首次运行耗时约：30.887000ms

连续运行10次的平均耗时：21.2581ms

帧率估算：约47.0FPS (1000ms/21.2581ms≈47.0)

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测试结果对比

• 测试数据汇总表

如图所示：

• 对比结果总结分析

本次测试均基于相同的rknn_yolov5_demo环境，采用统一的yolov5s-640-640模型和640*640分辨率测试图片，测试条件一致，结果具有较强的参考性。

从核心性能指标来看，四款芯片的 NPU 处理能力呈现明显梯度差异：

1. 帧率表现（实时性）：RK3588 以 47.0 FPS 的帧率位居第一，是四款芯片中实时处理能力最强的型号；其次是 RK3576（42.1FPS），两者均突破 40FPS，能满足高实时性场景（如高清视频流目标检测）的需求；RV1126B 的38.4FPS表现稳健，处于中高端水平；RK3562的19.3FPS则显著低于其他三款，实时性表现较弱。

2. 运行耗时（效率）：平均耗时与帧率呈反向关联，RK3588 以 21.2581 ms的平均耗时实现效率最优；RK3576 虽首次运行耗时（55.395ms）较高，推测受首次模型加载缓存开销影响，但连续运行后平均耗时降至 23.7342ms，RK3576效率接近RK3588,考虑到售价，RK3576是名副其实的性价比之王；RV1126B的首次运行耗时（26.897ms）和平均耗时（26.0425ms）差异较小，表现出出色的运行稳定性，无明显加载开销带来的性能波动；RK3562 的首次耗时（66.165ms）和平均耗时（51.885 ms）均为四款中最高，处理效率偏低。

3. 场景适配建议：RK3588 和 RK3576 适合对目标检测实时性要求严苛的场景，如智能监控、自动驾驶辅助等；RV1126B 凭借稳定的中高端性能和低波动表现，可适配对稳定性要求较高的边缘计算设备（如智能网关、小型 AI 盒子）；RK3562 则更适合对实时性要求不高、成本敏感的轻量级 AI 应用（如简单图像识别、低速设备智能交互）。

整体来看，四款芯片的NPU性能排序为：RK3588>RK3576>RV1126B> RK3562，其中RK3588在效率和实时性上优势显著，RK3576展现出 “首次加载略弱RK3588、连续运行持平RK3588” 的特点，RV1126B以稳定性见长，RK3562则更侧重成本控制下的基础AI处理能力。